High-Dynamic Radar Sequence Prediction for Weather Nowcasting Using Spatiotemporal Coherent Gaussian Representation
作者: Ziye Wang, Yiran Qin, Lin Zeng, Ruimao Zhang
分类: cs.CV, eess.SP
发布日期: 2025-02-17
备注: Accepted as an Oral paper at ICLR 2025. Project page: https://ziyeeee.github.io/stcgs.github.io
💡 一句话要点
提出时空一致高斯表示与GauMamba，用于高动态天气雷达序列预测
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 天气临近预报 雷达序列预测 时空一致高斯溅射 GauMamba 动态场景表示
📋 核心要点
- 现有天气临近预报方法在训练和存储效率方面存在局限性，主要集中于特定高度的2D空间预测，缺乏对每一时间戳的3D体积预测的探索。
- 论文提出时空一致高斯溅射(STC-GS)来表示动态雷达数据，并利用GauMamba预测雷达序列，核心思想是有效捕捉高斯函数在连续帧之间的运动。
- 实验结果表明，STC-GS能以更高分辨率表示3D雷达序列，GauMamba在预测高动态天气条件方面优于现有方法，实现了效率和精度的提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于天气临近预报的3D雷达序列预测框架。该框架利用新提出的时空一致高斯溅射(STC-GS)进行动态雷达表示，并使用GauMamba进行高效准确的预测。STC-GS通过一组高斯函数优化每一帧的3D场景，并有效捕捉它们在连续帧之间的运动，确保每个高斯函数随时间的持续跟踪。利用时序相关的高斯组，训练GauMamba，它将记忆机制集成到Mamba框架中，学习高斯组的时序演化，同时高效处理大量高斯token。实验结果表明，STC-GS能够以比现有3D表示方法高16倍以上的空间分辨率有效地表示3D雷达序列，而GauMamba在预测各种高动态天气条件方面优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有天气临近预报方法主要集中于2D空间预测，缺乏对3D体积预测的探索，且在训练和存储效率方面存在局限性。现有方法难以有效捕捉雷达回波的时空动态变化，尤其是在高动态天气条件下，预测精度不高。
核心思路：论文的核心思路是使用时空一致的高斯表示（STC-GS）来建模动态雷达数据，并利用GauMamba模型学习高斯组的时序演化规律。通过将雷达数据表示为一组随时间演化的3D高斯函数，可以更有效地捕捉雷达回波的时空动态变化，从而提高预测精度。GauMamba模型则通过集成记忆机制，能够高效处理大量高斯token，实现高效准确的预测。
技术框架：该框架主要包含两个阶段：1) 使用STC-GS进行动态雷达表示；2) 使用GauMamba进行雷达序列预测。首先，STC-GS通过优化每一帧的3D场景，并捕捉高斯函数在连续帧之间的运动，建立时序相关的高斯组。然后，利用这些高斯组训练GauMamba模型，学习高斯组的时序演化规律，最终预测未来的雷达序列。
关键创新：论文的关键创新在于提出了STC-GS和GauMamba。STC-GS通过显式地建模高斯函数在时间上的运动，实现了对动态雷达数据的高效表示。GauMamba则通过将记忆机制集成到Mamba框架中，实现了对大量高斯token的高效处理和时序演化学习。与现有方法相比，STC-GS能够以更高的空间分辨率表示3D雷达序列，而GauMamba能够更准确地预测高动态天气条件。
关键设计：STC-GS的关键设计在于如何确保每个高斯函数随时间的持续跟踪。论文通过设计合适的损失函数，鼓励高斯函数在连续帧之间的运动保持一致性。GauMamba的关键设计在于如何将记忆机制集成到Mamba框架中，使其能够高效处理大量高斯token。论文通过设计合适的网络结构和训练策略，实现了这一目标。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，STC-GS能够以比现有3D表示方法高16倍以上的空间分辨率有效地表示3D雷达序列。GauMamba在预测各种高动态天气条件方面优于最先进的方法，在多个指标上取得了显著提升，证明了该方法的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于天气临近预报，为灾害管理、交通运输和城市规划提供重要支持。更准确的雷达序列预测能够帮助提前预警极端天气事件，减少人员伤亡和财产损失。此外，该技术还可以应用于其他时空序列预测任务，例如交通流量预测、视频预测等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Weather nowcasting is an essential task that involves predicting future radar echo sequences based on current observations, offering significant benefits for disaster management, transportation, and urban planning. Current prediction methods are limited by training and storage efficiency, mainly focusing on 2D spatial predictions at specific altitudes. Meanwhile, 3D volumetric predictions at each timestamp remain largely unexplored. To address such a challenge, we introduce a comprehensive framework for 3D radar sequence prediction in weather nowcasting, using the newly proposed SpatioTemporal Coherent Gaussian Splatting (STC-GS) for dynamic radar representation and GauMamba for efficient and accurate forecasting. Specifically, rather than relying on a 4D Gaussian for dynamic scene reconstruction, STC-GS optimizes 3D scenes at each frame by employing a group of Gaussians while effectively capturing their movements across consecutive frames. It ensures consistent tracking of each Gaussian over time, making it particularly effective for prediction tasks. With the temporally correlated Gaussian groups established, we utilize them to train GauMamba, which integrates a memory mechanism into the Mamba framework. This allows the model to learn the temporal evolution of Gaussian groups while efficiently handling a large volume of Gaussian tokens. As a result, it achieves both efficiency and accuracy in forecasting a wide range of dynamic meteorological radar signals. The experimental results demonstrate that our STC-GS can efficiently represent 3D radar sequences with over $16\times$ higher spatial resolution compared with the existing 3D representation methods, while GauMamba outperforms state-of-the-art methods in forecasting a broad spectrum of high-dynamic weather conditions.